Generische Assistenten sind für alle gebaut, und deshalb passen sie niemandem genau.
Warum generische Tools liegen bleiben
Die erste Woche mit einem neuen KI-Tool ist aufregend. In Woche drei ist es ein vergessener Tab. Nicht, weil das Modell schlecht ist, sondern weil es eure Kunden nicht kennt, eure Dateien, eure Kürzel oder die sechs Schritte, die ihr jeden Montagmorgen macht. Ihr verbringt mehr Zeit mit Erklären, als es euch spart.
Was ein eigenes System anders macht
Es startet bei eurem tatsächlichen Workflow: bei den Tools, die ihr schon nutzt, den Dokumenten, die ihr schon habt, den Entscheidungen, die ihr immer wieder trefft. Es merkt sich, was zählt, holt Informationen aus euren Quellen und sagt, woher eine Antwort kommt. Es ist absichtlich klein: eine Aufgabe, gut erledigt, jeden Tag genutzt.
Eine Aufgabe, gut erledigt, jeden Tag genutzt.
Wie wir es bauen
Wir schauen uns eine normale Woche an, bauen schnell einen Prototyp und geben euch innerhalb von Tagen etwas in die Hand. Dann Gedächtnis und Retrieval, dann Evals für die Aufgaben, die euch wichtig sind, dann die Oberfläche. Ihr bekommt Dokumentation und das Know-how, es selbst zu ändern, denn das beste eigene Tool ist eines, das ihr immer weiter anpassen könnt.